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我知道 ValueError
问题已经被问到很多 times 。我仍在努力寻找答案,因为我在我的代码中使用了 inverse_transform
。
假设我有一个数组 a
a.shape
> (100,20)
b
b.shape
> (100,3)
np.concatenate
时,
hat = np.concatenate((a, b), axis=1)
hat
的形状是
hat.shape
(100,23)
inversed_hat = scaler.inverse_transform(hat)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,23) (25,) (100,23)
inverse_transform
中的广播错误吗?任何建议都会有所帮助。提前致谢!
最佳答案
虽然您没有指定,但我假设您正在使用 inverse_transform()
来自 scikit learn 的 StandardScaler
.您需要先拟合数据。
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
In [1]: arr_a = np.random.randn(5*3).reshape((5, 3))
In [2]: arr_b = np.random.randn(5*2).reshape((5, 2))
In [3]: arr = np.concatenate((arr_a, arr_b), axis=1)
In [4]: scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(arr)
In [5]: scaler.inverse_transform(arr)
Out[5]:
array([[ 0.19981115, 0.34855509, -1.02999482, -1.61848816, -0.26005923],
[-0.81813499, 0.09873672, 1.53824716, -0.61643731, -0.70210801],
[-0.45077786, 0.31584348, 0.98219019, -1.51364126, 0.69791054],
[ 0.43664741, -0.16763207, -0.26148908, -2.13395823, 0.48079204],
[-0.37367434, -0.16067958, -3.20451107, -0.76465428, 1.09761543]])
In [6]: new_arr = scaler.inverse_transform(arr)
In [7]: new_arr.shape == arr.shape
Out[7]: True
关于python - 值错误 : operands could not be broadcast together with shapes - inverse_transform- Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45847006/
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